Тематическая лента
Подборка материалов
Публикации, объединённые общей практической задачей.
5511
материалов
01
GLM-4.7-Flash: CPU-only, Hybrid или Full GPU? Реальный бенчмарк на серверном железе 2026
Сравнение производительности GLM-4.7-Flash: 20 vs 99 токенов/сек. Детальный тест CPU-only, Hybrid (exps=CPU) и Full GPU на серверном железе 2026 года.
02
Как проводить «хирургию мозга» LLM с помощью LoRA: пошаговый эксперимент по контролю поведения модели
Пошаговый эксперимент по тонкой настройке Qwen-2.5 3B через LoRA. Учимся контролировать поведение модели, меняя разные слои. Практический гайд на 2026 год.
03
Mac Mini M4 24GB vs ПК с Radeon 9070XT: ломаем мифы о железе для локальных LLM
Подробное сравнение Mac Mini M4 24GB и ПК с Radeon 9070XT для локальных LLM. Тесты скорости, поддержка моделей, реальная производительность и выбор платформы.
04
Knowledge Graphs для агентов: лучшая инфраструктура или избыточная сложность?
Полный разбор Knowledge Graphs для AI-агентов: когда графы знаний работают, а когда создают лишнюю сложность. Практические советы на 2026 год.
05
От отрицания к магии: личный путь инженера от скепсиса к стратегическому управлению ИИ-агентами
История инженера о преодолении отрицания, трансформации мышления и переходе от написания кода к оркестровке ИИ-агентов. Практические шаги на 2026 год.
06
Step 3.5 против Minimax M.2.5: кто реально круче на вашем железе?
Детальный разбор бенчмарков llama-bench, тестов iq4_kss квантования и реальной скорости tk/s для Step 3.5 и Minimax M.2.5 на локальном железе. Кого выбрать в 20
07
Ring-Mini-Linear-2.0 и другие гибридные модели: тест скорости и пригодности для кодинговых агентов
Сравнение гибридных LLM (shallow hybrid attention) для локальных кодинг-агентов. Скорость, точность, практические тесты на февраль 2026.
08
Как создать интерактивную историю с ИИ: расчёт токенов, выбор Gemini 2.5 Flash Light и сборка на Lovable/Supabase
Пошаговый гайд по созданию нелинейной интерактивной истории с ИИ. Расчёт стоимости токенов для Gemini 2.5 Flash Light, настройка бэкенда на Supabase и сборка фр
09
LLM-судья: строим пайплайн автоматической оценки локальных моделей без слепых тестов
Полный гайд по настройке LLM-as-a-Judge пайплайна для автоматической оценки локальных LLM. Код на GitHub, промпты, логирование, ошибки.
10
Как избежать иллюзии смысла: критический разбор ошибок предобработки данных в ML-анализе
Почему 80% ML-исследований не воспроизводятся? Глубокий разбор системных ошибок предобработки данных с примерами и исправлениями. Актуально на 2026.
11
Агентные фреймворки в 2026: эволюция от LangChain к наблюдаемости агентов
Экспертный взгляд на эволюцию агентных фреймворков к 2026 году. Почему наблюдаемость агентов стала важнее самого фреймворка и как выбрать инструмент сегодня.
12
Как получить $1.1 млрд от Индии: госфонд для AI-стартапов и стратегия deep tech
Полное руководство по получению $1.1 млрд от индийского государственного фонда для AI-стартапов в 2026 году. Стратегия deep tech, критерии отбора, пошаговый пла